2019 Quarterly Workforce Report 1: New River/Mount Rogers WDA II
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 2019 quarter one workforce report. The Virginia Tech Office of Economic Development produced this document on behalf of the New River/Mount Rogers Workforce Development Board. This workforce report details unemployment in Bland, Carroll, Floyd, Giles, Grayson, Montgomery, Pulaski, Smyth, Washington, Wythe counties and the cities of Bristol, Galax, and Radford from 2008 through 2018. The unemployment rate counts only those who have actively looked for work in the past month but are not working. Lower unemployment often correlates with other community health indicators such as higher standards of living, greater mental and physical health, higher educational attainment, and lower crime rates. Yet, as our country and regions begin to reach such low levels of unemployment that media and policy makers begin talking about the country reaching “full employment,” how useful does the unemployment rate become in assessing the overall health of a region? The goal of this report is to gain a more accurate understanding of unemployment in the region and explore populations that may not even be counted in the unemployment number because they left or never entered the labor force. These populations could serve as untapped human capital, ready for employment or better employment in the region’s industries if given the appropriate training, tools, and connections with amenable employers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,129 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».